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为了实现感应电机定子匝间短路故障的准确识别，提出一种基于骨干微粒群算法和支持向量机（support vector machine，SVM）的故障诊断方法。根据故障电流信号的特点，提出一种基于骨干微粒群算法的基波滤除方法，用以消除基波分量对故障特征提取的影响。然后利用小波包频带能量分解技术，将残余电流信号的故障特征谐波分解到不同频带，形成感应电机运行状态的特征向量，并以此作为SVM的输入向量。采用SVM进行分类，并利用骨干微粒群算法和交叉检验优化模型参数，避免参数选择的盲目性。实验结果表明，该方法不但可以有